ارزیابی عملکرد راهبردی بانک‌ها

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 عضو هیأت علمی دانشکده مدیریت و حسابداری دانشگاه شهید بهشتی

2 پژوهشگر مدیریت بازرگانی

3 کارشناس ارشد مدیریت بازرگانی

چکیده

بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می­ نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری در کشور، همچنین با توجه به روند خصوصی‌سازی بانک‌های دولتی و نیز تبدیل تعاونی­ های اعتبار و موسسات مالی اعتباری به بانک، ارزیابی عملکرد آن‌ها اهمیت ویژه­ ای پیدا کرده است. هدف از این مقاله ارائه یک روش تصمیم‌گیری چند معیاره فازی برای ارزیابی عملکرد بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری است. در این تحقیق با استفاده از نظر خبرگان و مطالعات کتابخانه‌­ای معیارهای ارزیابی عملکرد بانک‌ها در دو سطح مالی و غیرمالی برای سه بانک احصاء شد، سپس با استفاده از روشFuzzy AHP  معیارها وزن‌دهی و در نهایت بانک‌ها به روش TOPSIS رتبه‌بندی شدند. با توجه به نتایج به دست آمده، عملکرد غیرمالی نسبت به عملکرد مالی از اهمیت بالاتری برخوردار است. در ارزیابی عملکرد مالی، معیار سهم منابع از نظر اهمیت، رتبه اول و معیارهای سودآوری و بازده دارایی‌ها در رتبه­ های بعدی قرار گرفتند. در ارزیابی عملکرد غیرمالی، معیار قیمت­گذاری از نظر اهمیت در رتبه اول و معیارهای کیفیت خدمات و بانکداری الکترونیک در رتبه­ های بعدی قرار گرفتند. نتایج نشان می­ دهد که به صرف داشتن عملکرد مالی خوب نمی توان انتظار داشت که در کل، عملکرد بانک بهبود یابد. حال آنکه در کشور عمدتاً ارزیابی عملکرد بر اساس معیارهای مالی صورت گرفته و به معیارهای غیرمالی کمتر توجه شده است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Assessing Strategic Performance of Banks

نویسندگان [English]

  • Alireza Moutameni 1
  • Mohamad Javad Zadeh 2
  • Mahdi Tiz- Fahm 3
1 Faculty Member, Faculty of Management & Accounting, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran
2 MBA
3 MBA
چکیده [English]

Banks and financial institutions play an important role in development of any country. Nowadays, due to the considerable number of banks , financial and credit institutions in the country, also according to privatization trend of public banks and transformation of them, their performance evaluation has become very important. The purpose of this article, is presenting a fuzzy multi-criteria decision-making method. In this survey, by using expert views and library research, performance evaluation criteria in financial and non-financial levels for three banks have been found, then by using fuzzy AHP method, criteria were given weight and finally the banks were ranked by using TOPSIS. In according to the achieved outcomes, non-financial outcomes are more important than financial performance. In evaluating financial performance, resource share criterion was the most important and profitability and ROA were placed afterwards. In evaluating non-financial factors pricing was the most important while quality of services and electronic banking were placed next. The results indicate that by merely having good financial performance, improvement in a bank overall performance, could not be expected. In contrast to these results, performance evaluations often take place on the basis of financial and non-financial factors are given less credit in this respect.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Performance evaluation
  • Multi- Criteria decision-making
  • Fuzzy AHP
  • TOPSIS
  • Bank
1- امیدی‌نژاد، محمد (1387)، "گزارش عملکرد نظام بانکی کشور"، چاپ اول، تهران، نشر موسسه عالی آموزش بانکداری ایران.
2- مومنی، منصور (1387)، "مباحث نوین تحقیق در عملیات"، چاپ دوم، تهران: انتشارات دانشگاه مدیریت دانشگاه تهران.
3- Abdel-Kader, M. G., & Dugdale, D. (2001), "Evaluating Investments in Advanced Manufacturing Technology: A Fuzzy set Theory Approach", British Journal of Accounting, 33, 455–489.
4- Belman,R. E. & L. A. Zadeh (1970), "Decision-Making in a Fuzzy Environment", Management Science, 17, (4), B141-B164.
5- Bozdag, C. E., Kahraman, C., & Ruan, D. (2003), "Fuzzy Group Decision Making for Selection Amang Computer, Integrated Manufacturing Systems", Computer in Industry 51, 13-29.
6- Chan, L. K., Kao, H. P., Ng, A. & Wu, M., L. (1999), "Rating the Importance of Customer Needs in Quality Function Deployment by Fuzzy and Entropy Methods", International Journal of Production Research, 37 (11), 2499-2518.
7- Chang, D. Y. (1992), "Extent Analysis and Synthetic Decision", Optimization Techniques and Application1, 352.
8- Chang, D. Y. (1996), "Application of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP", European Journal of operational Research, 95, 649-655.9-
9- Fadzlan, Sufian (2009), "Determinants of Bank Efficiency During Unstable Macroeconomic Environment: Empirical Evidence from Malaysia", Research in International Business and Finance, 23, 54–77.
10- Frei, F. X., & Harker, P. T. (1999), "Measuring Aggregate Process Performance Using AHP", European Journal of Operational Research, 116, 436-442.
11- Kahraman, C., Cebeci, U. & Ruan, Da. (2004), "Multi- Attribute Comparison of Catering Service Companies using Fuzzy AHP: The Case Study of Turkey", Int. J. Production Economics, 87, 171-184.
12- Kahraman, C. (2008), "Fuzzy Multi-Criteria Decision Making", Springer Science and Business Media 15,65.
13- Lee, H., Kwak, W., & Han, I. (1995), "Developing a Business Performance Evaluation System: An Analytic Hierarchical Model", The engineering Economist, 40, 343-357.
14- Saaty, T. L. (1980), "The analytic Hierarchy Process", USA: Mc Grow- Hill.
15- Secme, Y. N., Bayrakdaroglu, A., & Kahraman, C. (2009), " Fuzzy Performance Evaluation in Turkish Banking Sector using Analytic Hierarchy Process and TOPSIS", Expert System with application, 36, 11699-11709.
16- Suwignjo, P., Bittici, U. S., & Carrie, A. S. (2000),"Quantative Models for Performance Measurement System (QMPMS)", International Journal of Operation Production Management, 64, 231-241.
17- Van Laarhoven, P. J. M., & Pedrycz, W. (1983),"Afuzzy Extension Priority Theory", Fuzzy Sets and System, 11,229 241.
18- Vargas, L. G. (1990), "An Overview of the Analytic Hierarchy Process and its Application", European Journal of Operational Research 48, 2-8.
19- Wang, G., Huang, S., & Dismukes, J. (2004), "Product-Driven Supply Chain Selection Using Integrated Multi-criteria Decision- Making Methodology", International Journal of Operations and Production Management, 91, 1-15.
20- Zadeh, L. A. (1965), Fuzzy sets. Information and Control, 8, 338–353.